云原生数据库：原理与实践

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前言

第1章 数据库发展历程

1.1 数据库发展概述

1.1.1 萌芽

1.1.2 商业化起步

1.1.3 发展成熟

1.1.4 云原生与分布式时代

1.2 数据库技术发展趋势

1.2.1 云原生与分布式

1.2.2 大数据与数据库一体化

1.2.3 软硬件一体化

1.2.4 多模

1.2.5 智能化运维

1.2.6 安全可信

1.3 关系数据库主要技术原理

1.3.1 接入管理

1.3.2 查询引擎

1.3.3 事务处理

1.3.4 存储引擎

参考文献

第2章 数据库与云原生

2.1 数据库在云时代的发展

2.1.1 云计算时代的兴起

2.1.2 数据库作为一种服务

2.2 数据库在云原生时代面临的挑战

2.3 云原生数据库的主要特点

2.3.1 分层架构

2.3.2 资源解耦与池化

2.3.3 弹性伸缩能力

2.3.4 高可用与数据一致性

2.3.5 多租户与资源隔离

2.3.6 智能化运维

参考文献

第3章 云原生数据库架构

3.1 设计理念

3.1.1 云原生数据库的本质

3.1.2 计算与存储分离

3.2 架构设计

3.3 典型的云原生数据库

3.3.1 AWS Aurora

3.3.2 PolarDB

3.3.3 Microsoft Socrates

参考文献

第4章 存储引擎

4.1 数据组织

4.1.1 B+树

4.1.2 InnoDB引擎中的B+树

4.1.3 LSM-tree

4.2 并发控制

4.2.1 基本概念

4.2.2 锁方法

4.2.3 时间戳方法

4.2.4 MVCC

4.2.5 InnoDB MVCC的实现

4.3 日志与恢复

4.3.1 基本概念

4.3.2 逻辑日志

4.3.3 物理日志

4.3.4 恢复原理

4.3.5 MySQL的Binlog

4.3.6 InnoDB的物理日志

4.4 新型LSM存储引擎

4.4.1 PolarDB X-Engine

4.4.2 高性能事务处理

4.4.3 软硬结合优化

4.4.4 低成本分层存储

4.4.5 双存储引擎技术

4.4.6 实验评估

参考文献

第5章 高可用共享存储系统

5.1 高可用基础

5.1.1 Primary-Backup

5.1.2 Quorum

5.1.3 Paxos

5.1.4 Raft

5.1.5 Parallel Raft

5.2 集群高可用

5.2.1 MySQL集群高可用

5.2.2 PolarDB高可用

5.3 共享存储架构

5.3.1 Aurora存储系统

5.3.2 PolarFS

5.4 文件系统优化

5.4.1 用户态I/O计算

5.4.2 近存储计算

参考文献

第6章 数据库缓存

6.1 数据库缓存简介

6.1.1 数据库缓冲作用

6.1.2 缓冲池

6.2 缓存恢复

6.2.1 云环境对缓存的挑战